（１）ＡＴ方式開発：コード変換を伴うＡＴ方式、実行時にスレッド数を変更する新方式を提案し有効性の評価を行った。また、機械学習を適用する新しいＡＴ方式の実現可能性について検討と評価を行った。（２）ＡＴ性能モデル化：複数の性能パラメタからなる多次元空間上をd-Spline関数により一次元探索を繰り返す超軽量なＡＴ機構を実現した。（３）アプリケーション適用： 4次元変分法をフェーズフィールドモデルに実装したアプリケーションを構築し、高性能実装手法による高速化を行った。核融合プラズマの磁気流体力学(MHD)不安定性の解析にて使用される簡約化二流体モデル解析を半陰的時間積分法の導入により高速化した。
幅広い分野のプログラムに適用できる自動チューニング方式と性能モデルを開発したことにより、科学の進展に資するプログラムや、ものつくりなどのプログラムの高速化を、最先端のスーパーコンピュータ上で、低いコストで実施できるようになる可能性がある。このことで、新たな科学上の発見や、効率の良い工業製品の開発、などを支援する計算機環境の構築に貢献することが期待できる。